package com.example.demo.java8;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.DoubleStream;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * @ClassName CreateStream
 * @Description Stream创建的多种方式
 * @Author hly
 * @Date 2018\11\29 0029 9:09
 */
public class StreamTest1 {

    /**
     * Stream API 的操作->创建及中间操作
     * 首先了解 Stream：
     Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API(java.util.stream.*)。
     Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

     什么是 Stream：
     流(Stream) 到底是什么呢？是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
     “集合讲的是数据，流讲的是计算！ ”

     注意：

     Stream 自己不会存储元素。
     Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
     Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
     Stream 的操作三个步骤：

     创建 Stream：一个数据源（如： 集合、数组）， 获取一个流
     中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
     终止操作(终端操作)：一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

     创建流（Stream）的几种方式：

     1、创建 Stream：
     Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
     default Stream stream() : 返回一个顺序流
     default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

     2、由数组创建流：
     Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
     static Stream stream(T[] array): 返回一个流
     重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
     public static IntStream stream(int[] array)
     public static LongStream stream(long[] array)
     public static DoubleStream stream(double[] array)

     3、由值创建流：
     可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
     public static Stream of(T… values) : 返回一个流

     4、由函数创建流：
     创建无限流可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
     迭代
     public static Stream iterate(final T seed, final
     UnaryOperator f)
     生成
     public static Stream generate(Supplier s)
     */

    private static List<Employee> emps = null;

    static {
        emps =  Arrays.asList(
                new Employee(001, "Emma", 41, 20000, "1"),
                new Employee(002, "Mary", 39, 18000, "1"),
                new Employee(003, "Allen", 33, 15000, "1"),
                new Employee(004, "Olivia", 52, 32000, "1"),
                new Employee(005, "Natasha", 27, 13000, "1"),
                new Employee(006, "Kevin", 25, 1000, "1"),
                new Employee(007, "Haivent", 25, 12000, "1")
        );

    }

    public void create() {
        // 5.1.1 创建 Stream
        // Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
        Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 获取一个并行流


        // 5.1.2 由数组创建流
        // Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流
        Double[] dou = new Double[10];
        Stream<Double> stream2 = Arrays.stream(dou);

        // 5.1.3 由值创建流
        // 使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流,并且可以接收任意数量的参数
        Stream<Integer> nums = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7);

        // 5.1.4 由函数创建流：创建无限流
        // 使用静态方法 Stream.iterate() 迭代 和 Stream.generate() 生成, 创建无限流
        Stream.iterate(0,x->x+2).limit(10).forEach(System.out::println);

        Stream.generate(()->(int)(Math.random() * 100)).limit(10).forEach(System.out::println);




    }


    /**
     *   filter(Predicate p p) 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素
         distinct() 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
         limit(long maxSize) 截断流，使其元素不超过给定数量
         skip(long n) 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
         map(Function f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素
         mapToDouble(ToDoubleFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream
         flatMap(Function f) 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
         sorted() 产生一个新流，其中按自然顺序排序
         sorted(Comparator comp)  产生一个新流，其中按比较器顺序排序
     */

    //测试中间操作
    public void test01 (){
        emps.stream().filter(e ->{
            try {
                System.out.println("开始等3秒");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
            } catch (InterruptedException e1) {
                e1.printStackTrace();
            }
            return e.getAge()>40;
        }).forEach(System.out::println);
    }

    public void test02() {
        emps.stream().skip(4).limit(2).distinct().forEach(System.out::println);
    }

    public void test03() {
        emps.stream().map(e -> e.getName().toUpperCase()).map(String::toLowerCase).limit(3).forEach(System.out::println);

        DoubleStream mapToDouble = emps.stream().mapToDouble(Employee::getSalary).limit(3);
//        mapToDouble.forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        emps.stream()
                .map(Employee::getName)
                .map(String::toUpperCase)
                .limit(3)
                .flatMap(StreamTest1::filterCharacter).forEach(System.out::print);


    }

    private static Stream<Character> filterCharacter(String str){
//        System.out.println("str:"+str);
        List<Character> list = new ArrayList<>();

        for (Character ch : str.toCharArray()) {
            list.add(ch);
        }
        return list.stream();
    }

    public void test04() {
        // 自然排序
        emps.stream()
                .map((e)->e.getSalary())
                .sorted()
                .forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        // 定制排序
        emps.stream()
                .sorted((x,y)->{
                    if(x.getAge() == x.getAge()){
                        return Double.compare(x.getSalary(), y.getSalary());
                    }else{
                        return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
                    }
                })
                .forEach(System.out::println);

    }


    /**
     * allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素
     anyMatch( (Predicate p) ) 检查是否至少匹配一个元素
     noneMatch(Predicate p) 检查是否没有匹配所有元素
     findFirst() 返回第一个元素
     findAny() 返回当前流中的任意元素
     count() 返回流中元素总数
     max(Comparator c c) ) 返回流中最大值
     min(Comparator c c) ) 返回流中最小值
     forEach(Consumer c c) ) 内部迭代 ( (用 使用  Collection  接口需要用户去做迭代，称为 外部迭代 。相反， Stream API  使用内部迭代 —— 它帮你把迭代做了) )
     */

    public void test05(){
        // 是否所有员工在繁忙中
        boolean match = emps.stream()
                .allMatch((e)->e.getState().equals("1"));
        System.out.println(match);

        // 是否有员工在空闲中
        boolean match2 = emps.stream()
                .anyMatch((e)->e.getState().equals("0"));
        System.out.println("\n"+match2);

        // 薪资是否没有小于 15000 的员工
        boolean match3 = emps.stream()
                .noneMatch((e)->e.getSalary() < 15000);
        System.out.println("\n"+match3);

    }

    public void test06() {
        // 获取薪资最低的员工信息
        Optional<Employee> first = emps.stream()
                .sorted((x,y)->Double.compare(x.getSalary(), y.getSalary()))
                .findFirst();
        System.out.println(first.get());

        // 获取任意一个员工信息
        Optional<Employee> any = emps.parallelStream()
                .filter((e)->e.getSalary()>15000)
                .findAny();
        System.out.println("\n"+any.get());

    }
    public void test07() {
        Optional<Employee> max  = emps.stream().max((x, y) -> Double.compare(x.getSalary(),y.getSalary()));
        System.out.println(max.get());
    }
    //Stream 流是一次性的，一旦终止操作后，则该流不能再次使用
    public void test08() {
        Stream<Employee> sorted = emps.stream()
                .sorted((x,y)->Double.compare(x.getSalary(), x.getSalary()));
        Optional<Employee> first = sorted.findFirst();
        System.out.println(first.get());

        boolean match = sorted.anyMatch((x)->x.getSalary() > 15000);
        System.out.println("\n"+match);


    }

    public static void main(String[] args) {
        StreamTest1 test = new StreamTest1();
//        test.test01();
//        test.test02();
        test.test03();
//        test.test04();
//        test.test05();
//        test.test06();
//        test.test07();
//        test.test08();
    }



}
